Épidémiologie et résultats de la chirurgie du membre supérieur : analyse des données de routine

Les chercheurs mèneront des analyses de séries chronologiques, des cartographies géospatiales et des études d'association de facteurs de risque pour l'accès aux traitements chirurgicaux des membres supérieurs et pour les résultats. Une grande cohorte d'enregistrements pseudonymisés sera extraite de la base de données NHS Hospital Episode Statistics Admitted Patient Care. Les patients appropriés seront identifiés sur la base d'une correspondance avec une liste spécifiée de codes de la Classification internationale des maladies (CIM-10) et de l'Office des recensements et des enquêtes de population (OPCS-4). Les dates et la cause du décès seront liées à partir de l'Office for National Statistics (ONS) par NHS Digital.

Des analyses distinctes seront menées pour différents types d'interventions avec des rapports détaillés sur les résultats pour les procédures à volume élevé. Les adultes seront définis comme ceux âgés de 18 ans ou plus au moment de la chirurgie. Les enfants seront définis comme ceux âgés de moins de 18 ans au moment de la chirurgie et inclus uniquement dans un nombre limité d'analyses, le cas échéant (par ex. chiffre de déclenchement).

Analyses clés :

1. Données démographiques de base par type de procédure

2. Tendances de l'incidence du volume d'interventions

   • Analyse des séries chronologiques
   • Ajusté aux distributions standard de la population
   • Cartographie géographique, y compris ajustement pour les indices sociodémographiques, y compris les indices de défavorisation

3. Taux de reprise, de réintervention et de mortalité :

   • Estimation par Kaplan Meier et méthodes actuarielles des tables de mortalité
   • Risque sur la durée de vie calculé par la méthode des probabilités cumulées
   • Régression de Cox ajustée pour les comorbidités et les facteurs démographiques, sociaux et géographiques

4. Complications, durée de séjour, coûts :

   • Modèles de régression logistique et linéaire pour les résultats binaires et continus respectivement
   • Ajusté pour les comorbidités et les facteurs démographiques, sociaux et géographiques

Le cas échéant, l'impact du remplacement des données manquantes sera exploré à l'aide de l'imputation multiple. Tous les patients appropriés seront soumis à des analyses afin de maximiser l'efficacité statistique.